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に最終更新

Databricks サンドボックス

備考

ベータ版

この機能はベータ版です。ワークスペースでこの機能プレビューを有効にするには、ワークスペースのプレビューページで Databricks Sandbox 設定を有効にします。Databricksのプレビューを管理するを参照してください。

現在、Databricks ではこの機能の使用に対して課金していません。ただし、ベータ版の機能に関するコストと価格は変更される可能性があります。

Databricks Sandbox を使用すると、Databricks REST API、SDK、または Databricks CLI を介して、分離された環境で信頼性の低いコードを実行できます。サンドボックスは、コードを動的に実行するためのServerlessでオンデマンドなコンピュートを提供します。

各サンドボックスには、永続的なホームディレクトリが含まれています。サンドボックスはいつでも停止および起動でき、ホームディレクトリ内のデータは保持されます。

サンドボックスは次の用途に最適です：

  • エージェントハーネスを実行しています。
  • ユーザーが作成したコードまたはAIが作成したコードの実行。
  • バックグラウンドタスクまたはワーカーの実行。
  • インタラクティブなIDEまたはSSHセッションの起動。

前提条件​

クイックスタート​

いくつかのコード行を使用してサンドボックスを作成し、始めましょう：

Python
from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.sandbox import Sandbox

w = WorkspaceClient()

created = w.sandbox.create_sandbox(
    sandbox=Sandbox(),
    sandbox_id="my-sandbox",
)
print(created.name)   # "sandboxes/my-sandbox"

サンドボックスの作成、サンドボックス内でのコマンドの実行、およびライフサイクルの管理に関する詳細な手順については、Create and manage sandboxes with the SDK を参照してください。

コンピュートサイズ​

Databricks Sandboxには、4つのvCPUと8 GBのRAMが付属しています。このサイズは構成できません。

ストレージ​

警告

ベータ期間の終了時に、Databricksはサンドボックスに保存されたデータの1回限りの消去を実行する場合があります。失っても問題のないもののみを保存してください。

Databricks Sandbox には、ネットワーク接続型ストレージが付属しています。

  • ホームディレクトリ（/home/sandbox-agent）内のデータは、Databricks Sandbox の有効期間中保持されます。Databricks Sandbox を停止した後でも、次回のセッションを起動するときにホームディレクトリ内のデータを利用できます。
  • ホームディレクトリは最大100 GBまで保存できます。これは現時点では変更できません。
  • ホームディレクトリの外に最大 10 GB まで保存できますが、このデータはサンドボックスを停止すると削除されます。

ネットワーキング​

サンドボックスからのネットワークエグレスに関する制限はなく、エグレスの設定はできません。

使用状況とコスト​

請求使用状況に関する詳細については、Databricks の価格を参照してください。Databricks では、以下のサンドボックス利用分の課金を見込んでいます。

  • ランタイムコンピュート : Databricks Sandbox の実行中に時間単位で課金されます。
  • 永続ストレージ ：Databricks Sandbox が削除されるまで、ホームディレクトリに保存されているデータに対して料金が請求されます。Databricks Sandbox インスタンスが存在する限り、ストレージに課金が発生します。ストレージの料金の発生を停止するには、サンドボックスを削除する必要があります。
  • データ転送

SDKを介してサンドボックスにアクセスする（推奨）​

サンドボックスにアクセスするには、Databricks SDK for Pythonの使用が推奨されます。利用可能なコマンドについては Databricks SDK for Python サンドボックスリファレンスを、例については SDK を使用したサンドボックスの作成と管理を参照してください。

CLI を介してサンドボックスにアクセスする​

SSH経由でサンドボックスにアクセスすることもできます。これは、ローカルマシンをアクティブにしたままにしておく必要なく、長時間のエージェントタスクを実行するのに役立ちます。たとえば、次のことができます。

  • SSH経由でDatabricks CLIからコーディングエージェントを直接操作します。
  • デスクトップIDEまたはCursor、Claude、Codexなどのエージェントハーネスを接続します。

サンドボックスを作成し、Databricks CLI でそれに接続するには、次を実行します:

Bash
databricks sandbox create      # create your sandbox
databricks sandbox register    # optional: register SSH keys
databricks sandbox ssh         # SSH to your default sandbox

サンドボックスに SSH 接続すると、Databricks CLI がインストールされ、サンドボックスを実行している Databricks ワークスペースに対する認証が行われます。Git 認証情報を設定することもできます。Git プロバイダーを Databricks に接続するを参照してください。

詳細なコマンド ヘルプについては、databricks sandbox -h を実行するか、sandboxコマンド・グループを参照してください。

サンドボックスに最初に SSH 接続するときに、ワークスペースに対して AI ゲートウェイが設定されている場合、Databricks は Claude や Codex などの一般的なコーディングハーネスを自動的に設定して AI ゲートウェイを使用するようにします。詳細については、カスタムモデル Endpoint の作成を参照してください。

マネージドOmnigent​

Managed Omnigentは、実行バックエンドとしてDatabricks Sandboxを使用します。詳細については、「Omnigent on Databricks」を参照してください。

制限事項：​

  • クォータが適用されます。ユーザーあたり最大 40 個のアクティブなサンドボックス（すべての状態を合わせて合計 400 個）、およびワークスペースあたり最大 100 個のアクティブなサンドボックス（合計 1,000 個）を持つことができます。
  • Databricks Sandbox は汎用の Spark ランタイムではなく、コードを実行するためのコンピュートプリミティブです。Spark ワークロードの場合は、Serverless コンピュートに接続するを使用します。
  • Databricks Sandbox のパブリック IP アドレスは、いつでも変更される可能性があります。The default ingress of the サンドボックスは、すべてのトラフィックに対して閉じられています。これは現時点では変更できません。
  • Startup時に環境をカスタマイズしたり、ホームディレクトリの外に環境を永続化したりすることはできません。セッション間でパッケージや構成を再利用するには、ホームディレクトリに保存します。
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